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Non-probabilistic set-based selection strategy for multi-objective optimization with interval uncertainties
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AI
DOI：10.1016/j.swevo.2025.102153.png)
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摘要
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不确定性为多目标优化带来了巨大挑战，因为解不再是确定性值，这既增加了对解质量的准确评估难度，也使精英解的选择复杂化。对不确定解的支配关系误判可能导致优质解的丢失，而拥挤距离量化的不精确可能无法维持种群多样性。因此，开发了一种新颖的非概率集基选择策略（NPS），以平衡不确定种群的收敛性和多样性。该策略采用新颖的两维区间支配关系和区间拥挤距离模型来确定新的父代种群。此外，采用一种维度分析法（DWA），一种非侵入式不确定性分析模型，用于量化不确定优化目标的边界。进一步提出了一种基于区间拥挤距离的样本标准差度量，以增强对不确定种群多样性评估的准确性。所提出的NPS被整合到两种经典的多目标优化框架中，并与多种基准测试中的其他选择策略进行比较。结果表明，整合NPS和DWA的算法不仅能有效探索不确定性下的帕累托前沿，还能用有限样本直接评估不确定解。与其他选择策略相比，NPS能够探索具有更优收敛性、更高多样性和更低不确定性的最优解集。
期刊
IF:
8.5
论文数:
2.2K
被引数:
1.0W
机构
引用论文
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